Optimization of nitrate removal from aqueous solutions using clinoptilolite /CoFe2O4 by surface response methodology
Notice bibliographique
Résumé
In this study, Merwinite (MW), has been successfully prepared by a modifiedsol-gel method. Optimization in calcination temperature and mechanical millingresulted in a pure and nano-sized powder which characterized by means of(XRD), (SEM), (TEM) and (FT–IR). We hypothesized that nano-sized MW wouldmimic more efficiently the nanocrystal structure and function of natural boneapatite, owing to the higher surface area, compared to conventional micronsizeMW. Mechanical grinding in a ceramic ball mill for 6 hours resulted in (MW)nanoparticles in the range of about 33- 55 nm. Conventional micron-size MWhad been previously investigated by many researchers but it is obviously differentfrom bone mineral in aspect of mimicking the mineral resorption process. Bonecrystals of natural hydroxyapatite (NHA ) are in nano-size dimensions and possessvery large surface area. In contrast micron-size particles with lower surface arealack the potency of homogeneous absorption by osteoclasts and miss the uniqueadvantage of nanotechnology for bioactivity and resorbability. Hence, we usedthe unique advantage of nano- biotechnology to improve novel nano merwinite(NMW) particles as a good candidate for tissue regeneration whether as a peri -implant filling powder or in combination with other biomaterials as a compositescaffold.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».